Tetsuro Kaga 研究室
主宰者：Tetsuro Kaga
岐阜大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医用画像診断技術の開発と臨床応用を主な研究テーマとしています。特に、CT検査やMRI検査の画像品質を向上させ、より正確で安全な疾患診断を実現することに取り組んでいます。膵臓がんや食道がん、肝臓疾患などの悪性腫瘍や血管疾患を対象に、新しい画像再構成法や撮影技術の開発を行い、従来の検査との比較を通じてその有用性を検証しています。
技術的には、画像圧縮やディープラーニング技術を応用した新しい再構成方法や、放射線量と造影剤の減量を同時に実現する撮像プロトコルの開発に注力しています。また、二重エネルギーCTやMRIなど異なるモダリティから得られた画像データに対して、定量的な画像解析（ヒストグラム解析やラジオミクス解析）を適用し、患者の予後判定や病態評価に活かす研究も進めています。
これらの研究成果は、患者の被ばく線量や薬剤使用量を削減しながら診断精度を維持・向上させることで、より安全で効率的な医療の実現に貢献することを目指しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（46 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejro.2026.100733
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001774
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01856-9
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- DOI: https://doi.org/10.3348/kjr.2024.0885
- [2025] Imaging findings in fumarate hydratase-deficient renal cell carcinoma: a case series of 11 patientsDOI: https://doi.org/10.1007/s00261-025-05239-6
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- DOI: https://doi.org/10.58530/2025/1804
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s42058-025-00183-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2024.111445
- DOI: https://doi.org/10.58530/2023/4825
- DOI: https://doi.org/10.58530/2023/4793
- DOI: https://doi.org/10.58530/2023/0514
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2024-0046
- DOI: https://doi.org/10.58530/2024/4165
- DOI: https://doi.org/10.58530/2024/1477
- DOI: https://doi.org/10.58530/2024/5115
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-024-04637-6
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers16122271
- DOI: https://doi.org/10.3390/curroncol31050216
- DOI: https://doi.org/10.21873/anticanres.16965
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11547-024-01806-x
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-023-09521-3
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0281958
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2023.110960
- DOI: https://doi.org/10.58530/2022/4260
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2023.111059
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2022.110685
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-022-03581-7
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-022-01259-0
- DOI: https://doi.org/10.1259/bjr.20211163
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12880-022-00751-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2021.109889
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crad.2021.10.014
- DOI: https://doi.org/10.1259/bjr.20210315
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crad.2021.03.010
- [2021] Low-dose whole-body CT using deep learning image reconstruction: image quality and lesion detectionDOI: https://doi.org/10.1259/bjr.20201329
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